之前产品里有一个功能是每天给用户推荐一批文章,要保证最后推给用户的文章每天不重复. 原先的实现很直接, 每次推送时候记录下用户 id 和 topic id 的键值对, 拿到新 topic 列表后,取出曾经给该用户推送过的文章列表, 两个 set 去重. 这个实现的问题很明显, 存储空间量太大(M * N), user id (int64) + topic id (int64) = 16 bytes, 1 million 的用户, 每天给用户推送10篇文章, 一年要存储: 16 * 10 * 365 * 1M = 54.4GB. 查询效率也很低,要么一次取所有已读 topic id, 要么把要推 …